Tech Decision - 기술 의사결정 깊이 탐색

기술적 의사결정을 체계적으로 분석하고 종합적인 결론을 도출하는 스킬.

핵심 원칙

두괄식 결과물: 모든 보고서는 결론을 먼저 제시하고, 그 다음에 근거를 제공한다.

사용 시나리오

• 라이브러리/프레임워크 선택 (React vs Vue, Prisma vs TypeORM)

• 아키텍처 패턴 결정 (Monolith vs Microservices, REST vs GraphQL)

• 구현 방식 선택 (Server-side vs Client-side, Polling vs WebSocket)

• 기술 스택 결정 (언어, 데이터베이스, 인프라 등)

의사결정 워크플로우

Phase 1: 문제 정의

의사결정 주제와 맥락을 명확히 한다:

• 주제 파악: 무엇을 결정해야 하는가?

• 옵션 식별: 비교할 선택지들은 무엇인가?

• 평가 기준 수립: 어떤 기준으로 평가할 것인가?

• 성능, 학습 곡선, 생태계, 유지보수성, 비용 등

• 프로젝트 특성에 맞는 기준 우선순위 설정

• 상세 기준은 references/evaluation-criteria.md 참조

Phase 2: 병렬 정보 수집

여러 소스에서 동시에 정보를 수집한다. 반드시 병렬로 실행:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 동시 실행 (Task tool로 병렬 실행) │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. codebase-explorer agent │ │ → 기존 코드베이스 분석, 현재 패턴/제약사항 파악 │ │ │ │ 2. docs-researcher agent │ │ → 공식 문서, 가이드, best practices 리서치 │ │ │ │ 3. Skill: dev-scan │ │ → 커뮤니티 의견 수집 (Reddit, HN, Dev.to, Lobsters) │ │ │ │ 4. Skill: agent-council │ │ → 다양한 AI 전문가 관점 수집 │ │ │ │ 5. [선택] Context7 MCP │ │ → 라이브러리별 최신 문서 조회 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

실행 방법:

Agents는 Task tool로 병렬 실행

Task codebase-explorer: "분석할 주제와 컨텍스트" Task docs-researcher: "리서치할 기술/라이브러리"

기존 스킬은 Skill tool로 호출

Skill: dev-scan (커뮤니티 의견) Skill: agent-council (전문가 관점)

Phase 3: 종합 분석

수집된 정보를 바탕으로 tradeoff-analyzer agent를 실행:

• 각 옵션별 pros/cons 정리

• 평가 기준별 점수화

• 충돌하는 의견 정리

• 신뢰도 평가 (출처 기반)

Phase 4: 최종 보고서 생성

decision-synthesizer agent로 두괄식 종합 보고서 작성 (상세 템플릿: references/report-template.md ):

기술 의사결정 보고서: [주제]

결론 (Executive Summary)

추천: [Option X] [1-2문장 핵심 이유]

평가 기준 및 가중치

옵션별 분석

Option A: [이름]

장점:

• [장점 1] (출처: 공식 문서)
• [장점 2] (출처: Reddit r/webdev)

단점:

• [단점 1] (출처: HN 토론)

적합한 경우: [시나리오]

Option B: [이름]

...

종합 비교

추천 근거

1. [핵심 근거 1 with 출처]
2. [핵심 근거 2 with 출처]
3. [핵심 근거 3 with 출처]

리스크 및 주의사항

• [주의점 1]
• [주의점 2]

참고 출처

• [출처 목록]

활용하는 리소스

Agents (이 플러그인)

Agent 역할

codebase-explorer

기존 코드베이스 분석, 패턴/제약사항 파악

docs-researcher

공식 문서, 가이드, best practices 리서치

tradeoff-analyzer

옵션별 pros/cons 정리, 비교 분석

decision-synthesizer

두괄식 최종 보고서 생성

기존 스킬 (Skill tool로 호출)

Skill 용도 호출 방법

dev-scan

Reddit, HN, Dev.to 등 커뮤니티 의견 Skill: dev-scan

agent-council

다양한 AI 전문가 관점 수집 Skill: agent-council

MCP (선택적)

• Context7: 라이브러리별 최신 공식 문서 조회

빠른 실행 가이드

1. 간단한 비교 (A vs B)

사용자: "React vs Vue 뭐가 나을까?"

실행:

1. Task docs-researcher + Task codebase-explorer (병렬)

2. Skill: dev-scan

3. Task tradeoff-analyzer

4. Task decision-synthesizer

5. 깊은 분석 (복잡한 의사결정)

사용자: "우리 프로젝트에 상태관리 라이브러리 뭘 쓸지 고민이야"

실행:

1. Task codebase-explorer (현재 상태 분석)

2. 병렬 실행:

   • Task docs-researcher (Redux, Zustand, Jotai, Recoil 등)
   • Skill: dev-scan
   • Skill: agent-council

3. Task tradeoff-analyzer

4. Task decision-synthesizer

5. 아키텍처 결정

사용자: "모놀리스 vs 마이크로서비스 어떻게 해야 할까?"

실행:

1. Task codebase-explorer (현재 규모/복잡도 분석)
2. 병렬 실행:
   • Task docs-researcher (각 아키텍처 best practices)
   • Skill: agent-council (아키텍트 관점)
3. Task tradeoff-analyzer (팀 규모, 배포 복잡도 등 고려)
4. Task decision-synthesizer

주의사항

• 컨텍스트 제공: 프로젝트 특성, 팀 규모, 기존 기술 스택 등 맥락 정보가 많을수록 정확한 분석 가능

• 평가 기준 확인: 사용자에게 중요한 기준이 무엇인지 먼저 확인

• 신뢰도 표시: 출처가 불분명하거나 오래된 정보는 명시

• 결론 먼저: 항상 두괄식으로 결론부터 제시

추가 리소스

참고 파일

• references/report-template.md

• 상세 보고서 템플릿

• references/evaluation-criteria.md

• 평가 기준 가이드